Pewarnaan AI

Ubah foto hitam-putih atau grayscale menjadi berwarna penuh menggunakan AI (model DDColor dengan fallback OpenCV DNN).

API Endpoint

POST /api/v1/tools/image/colorize

Pemrosesan: Asinkron (mengembalikan 202, polling /api/v1/jobs/{jobId}/progress untuk status via SSE)

Model bundle: object-eraser-colorize (1-2 GB)

Parameter

Parameter	Tipe	Wajib	Default	Deskripsi
file	file	Ya	-	File gambar (multipart)
intensity	number	Tidak	1.0	Intensitas warna (0-1). Nilai lebih rendah menghasilkan pewarnaan yang lebih halus
model	string	Tidak	"auto"	Model yang digunakan: auto, ddcolor, opencv

Contoh Permintaan

curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/colorize \
  -F "[email protected]" \
  -F 'settings={"intensity":0.9,"model":"auto"}'

Respons

Respons Awal (202 Accepted)

{
  "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
  "async": true
}

Progres (SSE di /api/v1/jobs/{jobId}/progress)

event: progress
data: {"phase":"processing","stage":"Colorizing...","percent":55}

Hasil Akhir (via SSE)

{
  "phase": "complete",
  "percent": 100,
  "result": {
    "jobId": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "downloadUrl": "/api/v1/download/{jobId}/old-bw-photo_colorized.jpg",
    "previewUrl": "/api/v1/download/{jobId}/preview.webp",
    "originalSize": 180000,
    "processedSize": 210000,
    "width": 1920,
    "height": 1080,
    "method": "ddcolor"
  }
}

Catatan

• Memerlukan model bundle object-eraser-colorize terpasang (1-2 GB).
• DDColor menghasilkan hasil berkualitas lebih tinggi tetapi lebih lambat; OpenCV DNN lebih cepat dengan kualitas sedikit lebih rendah. auto menggunakan DDColor jika tersedia dengan fallback OpenCV.
• Parameter intensity memadukan antara grayscale asli dan hasil pewarnaan AI. Gunakan 1.0 untuk warna penuh, nilai lebih rendah untuk tampilan vintage yang sebagian tersaturasi.
• Format output otomatis sesuai dengan format input.
• Untuk format output yang tidak dapat dipratinjau di browser, pratinjau WebP dihasilkan bersama output utama.
• Mendukung format input HEIC/HEIF, RAW, TGA, PSD, EXR, dan HDR melalui dekode otomatis.